Plugins

Chaînes multimodales par type de fichier : des modèles de traitement prédéfinis par joker convertissent les fichiers image, vidéo et audio en tokens de prompt avant qu'ils n'atteignent le modèle de session texte uniquement, avec des chaînes de repli par préréglage et une page de réglages Multimodal.

Plugin DeepSeek Harness : une route `deepseek-vision` qui déclare l'entrée d'images et transcrit les images collées via les modèles de vision gratuits Zhipu GLM avant de déléguer à l'adaptateur DeepSeek.

Choisissez l'effort de raisonnement pour des modèles supplémentaires dans DeepSeek Harness, avec l'option désactivée et cinq niveaux standard.

Fournisseur de modèles gratuits Cline pour dsh : analysez dynamiquement le catalogue de modèles Cline et servez les modèles :free via la jointure LLM du harness.

Bundle fournisseur DIT.ai pour DeepSeek Harness : installe 29 modèles OpenAI Chat Completions et 10 modèles Anthropic Messages depuis un DIT_API_KEY, avec configuration de réflexion spécifique au protocole.

Jeu d'idle AI-lab façon terminal où vous thésaurisez du compute, entraînez et améliorez des modèles, publiez des articles et prestigezz des réseaux de neurones jusqu'à l'ASI.

Pont de pièces jointes d'images dans le chat avec un outil view_image pour tout VLM compatible OpenAI (Ollama local ou cloud) : les images collées/déposées deviennent des marqueurs de chemin view_image avant d'atteindre les modèles DeepSeek texte uniquement.

Outil `describe_image` : un pont de vision qui envoie les images à mimo-v2.5 via l'API opencode Zen (identifiant `OPENCODE_GO_API_KEY`, route gratuite d'abord avec repli payant) et renvoie des descriptions texte aux modèles texte seul, avec passe-plat natif et transcodage ImageMagick des formats SVG/TIFF/HEIC.

Vision à la demande pour les modèles DeepSeek texte seul : envoyez des images et le modèle appelle un outil view_image adossé à n'importe quel endpoint de vision compatible OpenAI (Qwen/DashScope par défaut).

Vision en plugin pour les modèles texte seul sur DSH, avec interaction native pour la compréhension et la génération d'images, l'automatisation d'interface, une mémoire de preuves en couches et un cache.

Récupère le mode vision intégré de DeepSeek web pour les modèles texte seul : l'outil deepseek_vision pilote l'automatisation de navigateur locale deepseek-vision-cli (aide à la connexion manuelle, deep-think activé, fermeture automatique du navigateur) et renvoie les descriptions d'images sous forme de texte.

Remplit automatiquement les niveaux d'effort de raisonnement, les fenêtres de contexte, les limites de sortie et la modalité d'image pour les modèles de fournisseurs non officiels (personnalisés), avec les données de models.dev.

Basculement automatique de fournisseur en cas de limites de débit ou d'épuisement de quota : bascule entre fournisseurs avec des modèles configurables par fournisseur, un temps de refroidissement et un repli permanent sur la dernière entrée.

Puce de coût du composeur : chiffre la dépense API DeepSeek de la session en cours message par message avec la grille tarifaire officielle (y compris la politique heures pleines/creuses du 2026-08-17) ; survolez pour le détail, le total du jour (DSH) et le solde du compte. Modèles DeepSeek uniquement.

Plugin DeepSeek Harness : bascule du mode réflexion par requête (enable_thinking) pour les modèles de la famille Qwen3 sur des endpoints compatibles OpenAI.

Bundle de plugins DeepSeek Harness : outils qwen_vision (compréhension d'image Qwen-VL) et qwen_generate (texte-image Qwen-Image) pour les modèles texte seul.

Vision en plugin pour les modèles DeepSeek Harness (dsh) texte seul : un outil `vision` avec des préréglages VLM gratuits/économiques intégrés, analyse par lot multi-images, admission d'image par indice de collage, et une page de réglages web avec rechargement à chaud.

A session recap plugin for DeepSeek Harness with /recap, automatic idle summaries, and configurable models.

fal.ai native image generation for DSH: a FAL_KEY settings card that follows DSH's language (zh/en, English default) plus Agent tools (fal_generate_image async / fal_edit_image / fal_get_image_task / fal_list_image_models) that call queue.fal.run directly

SenseNova connect family bundle for the Harness Web UI: Token Plan credit panel (per-pool quota windows, per-model consumption, self-renewing console token) plus optional provider registration that brings SenseNova models into DSH conversation, with host-

Cut LLM costs: route routine tasks to cheap subagent models (DeepSeek Harness plugin)

Model relay station for DeepSeek Harness (模型中转站): serve any registered DSH LLM provider (e.g. @tnnevol/dsh-codebuddy) over an OpenAI-compatible /v1 API, so other projects can call those models with a standard OpenAI client.

Connects the Xiaozhi voice assistant to DSH Web over MCP: DSH is the tool provider, weaving 35 DSH Web endpoints into 16 voice-friendly tools for workspaces, sessions, chat, models, settings and files — outbound WebSocket to the Xiaozhi MCP access point by default (no public IP or port forwarding needed), several devices bound at once, plus a DSH settings page with live status.

Free OpenCode Zen models in DeepSeek Harness through native HTTP requests. No OpenCode installation, login, API key, server, container, or LiteLLM is required.